OpenClaw, il framework open-source per agenti AI, ha conquistato la Cina. Lo strumento ha raccolto oltre 260.000 stelle su GitHub in meno di quattro mesi. Ora gli utenti cinesi stanno correndo a utilizzarlo per il trading crypto e finanziario.
Ma il quadro completo — dall’adozione esplosiva di OpenClaw alla Alpha Arena dell’anno scorso, dove i LLM cinesi hanno superato i rivali occidentali ma la maggior parte dei modelli ha comunque perso denaro — mostra che il confine tra alpha generato dall’AI e il fallimento costoso resta estremamente sottile.
La mania dell’aragosta in Cina diventa mainstream
La popolarità di OpenClaw in Cina ormai va ben oltre i circoli tech. Ingegneri di grandi aziende come Tencent e Baidu stanno organizzando eventi pubblici di installazione. Lavoratori, studenti e anche pensionati si mettono in fila per configurare i propri agenti AI.
Questa frenesia ha aggiunto oltre 100 miliardi di dollari di valore al settore tech cinese, secondo quanto riportato. Le azioni di Minimax Group, uno dei principali fornitori di token per agenti AI, sono aumentate di oltre il 550% in due mesi.
Gli analisti sottolineano che anche senza controllare i LLM di frontiera, le aziende cinesi possono competere costruendo orchestratori di agenti migliori. Tuttavia, Pechino ha lanciato questa settimana avvertimenti riguardo ai rischi di cybersicurezza legati all’ampio accesso ai dati di OpenClaw.
Mentre l’hype generalista si concentra sulla produttività, le community di sviluppatori cinesi stanno già sperimentando OpenClaw per gli investimenti. Le skill di finanza e investimento sono ormai oltre 300 su ClawHub, il marketplace ufficiale di OpenClaw.
Un caso spesso citato riguarda un bot di trading su Polymarket. Secondo quanto riportato, avrebbe trasformato $50 in $2.980 in 48 ore. Il bot analizzava i mercati di predizione ogni 10 minuti grazie al ragionamento degli LLM. Incrociava dati meteorologici, report di infortuni sportivi e sentiment on-chain. Poi applicava il Kelly Criterion per limitare ogni posizione al 6% del capitale totale, secondo il sito tech cinese 36Kr.
Un altro account bot, “0x8dxd”, ha effettuato oltre 20.000 operazioni su Polymarket. Avrebbe registrato un profitto superiore a 1,7 milioni di dollari, sempre secondo 36Kr.
Ma la realtà per la maggior parte degli utenti è molto meno entusiasmante. Uno sviluppatore su Cnblogs ha documentato un esperimento di trading quantitativo di due settimane con OpenClaw. La conclusione è stata netta: OpenClaw funziona come analista intelligente, ma non come esecutore di operazioni. Le allucinazioni degli LLM possono innescare disastrose operazioni a piena posizione alle 3 di notte. Una latenza nelle risposte API da uno a dieci secondi si rivela fatale durante i flash crash.
La sicurezza è un’altra questione fondamentale. L’attacco supply-chain “ClawHavoc” alla fine del 2025 ha compromesso fino a 1.184 skill malevole su ClawHub. Gli strumenti crypto sono stati il principale obiettivo, secondo una disclosure congiunta di Koi Security e SlowMist. Bitdefender Labs ha rilevato che il 17% delle skill di terze parti puntava a furti crypto.
Il Ministero cinese dell’Industria e della Tecnologia dell’Informazione (MIIT) ha quindi emesso un avvertimento formale. Ha sollecitato le organizzazioni ad auditare i permessi e a chiudere gli accessi di rete pubblici non necessari.
Prima di OpenClaw: l’esperimento di trading AI di Alpha Arena
L’idea di mettere modelli AI a confronto con i mercati crypto in tempo reale precede OpenClaw. Nell’ottobre 2025 la società di ricerca statunitense Nof1 ha lanciato Alpha Arena. Sei LLM di frontiera hanno ricevuto ciascuno $10.000 in capitale reale per scambiare crypto perpetuals su Hyperliquid.
I partecipanti erano GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.5, Grok 4, DeepSeek V3.1 e Qwen3 Max. Tutti hanno ricevuto gli stessi prompt e dati, senza alcun intervento umano.
Qwen3 Max si è classificato al primo posto con circa $12.287. DeepSeek V3.1 è arrivato seconda con circa $10.476. Quattro su sei modelli hanno perso denaro. GPT-5 ha registrato le perdite peggiori, chiudendo a circa $3.734.
The China Academy ha pubblicato un’analisi comportamentale dettagliata della competizione. DeepSeek è stata paragonata a una gestora esperta di fondi, riflettendo il background quant di hedge fund della società madre. Qwen è stata descritta come una giocatrice radicale, in linea con la cultura di scaling aggressivo di Alibaba. GPT-5 e Gemini sono stati etichettate come teoriche accademiche “perdute nel casinò”. Diversi trader veterani hanno dichiarato che l’andamento discendente di GPT-5 sembrava il più umano.
Nof1 ha spiegato in dettaglio che le eccessive commissioni di trading hanno cancellato i primi profitti di diversi modelli. L’insegnamento chiave è chiaro: la disciplina del rischio e l’esecuzione contano più della pura accuratezza della previsione.
Cosa succede dopo
OpenClaw ha abbassato la soglia per l’ingresso degli investitori retail nella costruzione di sistemi di trading AI powered. I giganti del cloud cinesi — Alibaba Cloud, Tencent Cloud e Baidu — competono offrendo servizi di deployment con un solo click.
Ma il divario tra l’hype promozionale e la realtà del trading resta ampio. Come ha concluso lo sviluppatore di Cnblogs dopo il suo esperimento fallito, OpenClaw può darti informazioni migliori e un quadro analitico sistematico. Ma le decisioni di investimento devono rimanere solo tue.
Intanto, la reazione negativa è già partita.
Reazioni negative e confronto con la realtà
A metà marzo, “disinstalla OpenClaw” era trend sul marketplace Xianyu di Alibaba. Chi prima pagava per installare l’agente ora paga per farlo rimuovere. Un venditore di Shanghai chiedeva 299 yuan ($43,55) per disinstallazione e aveva già completato oltre dieci transazioni.
Zhou Hongyi, presidente della società di cybersecurity 360 Security Technology, ha avvertito che oltre il 40% degli asset OpenClaw a livello globale sono detenuti in Cina. Ha invitato gli utenti a valutare i rischi per la sicurezza tanto quanto i costi. Diverse università cinesi da allora hanno bandito completamente OpenClaw dalle reti universitarie. Anche il MIIT cinese ha emesso linee guida formali che limitano le installazioni mirror di terze parti e l’uso di plugin non verificati.
